卷积到底有什么作用?如何做到特征提取?

本文深入浅出地讲解卷积神经网络(CNN)的作用,包括特征提取原理、卷积和池化的操作方法及其背后的逻辑,帮助读者理解CNN在深度学习中的应用。

马克-to-win @ 马克java社区:防盗版实名手机尾号:73203。经过前面的神经网络的基础学习,终于进入我们这章的核心部分,卷积神经网络(CNN, Convolutional Neural Networks)。很多同学学了半天卷积神经网络,但一直有一个最最根本的问题没有搞懂,他也知道怎么做卷积了,也知道怎么做池化了,就是不知道在为什 么这么干?马克-to-win @ 马克java社区:一直云里雾里的。一般的视频或书中从来也不提及这件事,总是一步到位高大上的各种动图,显示怎么卷怎么卷。没办法,这任务落我肩上了, 我尽量深入浅出地把它讲明白吧!卷卷积到底有什么作用?如何做到特征提取?积和池化怎么做,最重要的是为什么要这么做。

更多可见:https://blog.youkuaiyun.com/qq_44639795/article/details/100603849

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